Tensorflow深度學習過程各數據分佈情況彙總（一）

最近在用Tensorflow進行深度學習，發現學習效果不是很理想。總是有很多個別點（數量不在少數）不能夠覆蓋。決定從最簡單的數據分佈開始，一點點研究深度學習程序對於各維度、各分佈數據下的表現，將圖一併列出。 1. 只有一個輸入，輸出與輸入呈線性分佈（y=x）的情況。如下圖（藍色代表原始數據分佈，紅色代表預測數據分佈）： 2. 只有一個輸入，輸出與輸入呈線性分佈（y=x），但是有1個數據遠離其他數據

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